Повторный экзамен: Граф с рефлексией и доработкой: README.md

2026-06-02 16:16:54 +00:00
parent c6d2196859
commit 5af4978996
1 changed files with 125 additions and 2 deletions
@@ -1,3 +1,126 @@
-# task-6a1d75d1-povtornyy-ekzamen-graf-s-
+# Повторный экзамен: Граф с рефлексией и доработкой

-Решения домашних заданий
+## Описание проекта  
+В этом проекте реализован **LangGraph**‑агент, который сам проверяет свой ответ на заданный вопрос.  
+1. Агент генерирует *черновик* ответа (`draft_answer`).  
+2. Затем отдельный узел‑критик оценивает качество черновика и выдаёт вердикт `ok` или `needs_revision`, а также список замечаний (`critique`).  
+3. Если критик требует доработки, агент вносит изменения в ответ через узел `rewrite`. Процесс повторяется не более `max_rounds` раз (по умолчанию 2).  
+
+Таким образом реализуется «самопроверка» без использования случайных инструментов и с акцентом на рефлексию LLM.
+
+---
+
+## Стек технологий  
+- Python 3.10+  
+- **langgraph** – библиотека для построения графов взаимодействия LLM‑узлов  
+- **langchain-openai** (или **langchain-ollama**) – клиент OpenAI  
+
+```bash
+pip install langgraph langchain-openai
+```
+
+> Если вы хотите использовать Ollama вместо OpenAI, замените `langchain-openai` на `langchain-ollama` и настройте соответствующий провайдер.
+
+---
+
+## Файлы проекта  
+| Файл | Описание |
+|------|----------|
+| `solution.py` | Основная реализация графа: состояние, узлы и запуск. |
+| `README.md` | Текущий файл – инструкция по использованию. |
+
+---
+
+## Установка зависимостей
+
+```bash
+# Создайте виртуальное окружение (необязательно)
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
+
+# Установите зависимости
+pip install langgraph langchain-openai
+```
+
+> **Важно**: для работы с OpenAI понадобится переменная окружения `OPENAI_API_KEY`.  
+> ```bash
+> export OPENAI_API_KEY="sk-..."
+> ```
+
+---
+
+## Запуск проекта
+
+### 1. Пример запуска из командной строки
+
+```bash
+python solution.py "Объясни студенту разницу между tool и resource в MCP"
+```
+
+Вы увидите лог, где показаны:
+
+1. **Draft** – первоначальный ответ  
+2. **Critique** – замечания критика  
+3. **Verdict** – `ok` или `needs_revision`  
+4. При необходимости — **Rewrite** (доработанный ответ)  
+
+### 2. Запуск в интерактивном режиме
+
+Если вы хотите задать вопрос вручную, просто запустите скрипт без аргументов:
+
+```bash
+python solution.py
+```
+
+Скрипт запросит ввод вопроса через `input()`.
+
+---
+
+## Пример использования (output)
+
+```text
+Question: Объясни студенту разницу между tool и resource в MCP
+
+Draft:
+Tool – это конкретный инструмент, который можно использовать для выполнения задачи. Он обычно имеет определённый набор функций и может быть применён к различным данным. Resource – это более общий термин, обозначающий любой материал или информацию, которые могут поддерживать работу с инструментом (например, документация, обучающие материалы, примеры).
+
+Critique:
+- Не хватает конкретики: какие именно инструменты рассматриваются?
+- Нет упоминания о том, как resource помогает использовать tool.
+- В ответе присутствует лишняя информация о "данных".
+
+Verdict: needs_revision
+
+Rewrite:
+Tool – это конкретный программный компонент (например, API или библиотека), который позволяет выполнять определённые операции. Resource – это любой материал, помогающий понять и эффективно использовать инструмент: документация, примеры кода, обучающие видео. Таким образом, tool предоставляет функциональность, а resource обеспечивает поддержку и обучение при работе с этим функционалом.
+
+Verdict: ok
+```
+
+---
+
+## Как изменить параметры
+
+- **max_rounds** – максимальное количество итераций доработки (по умолчанию 2).  
+  Вызовите скрипт так:
+
+  ```bash
+  python solution.py "Вопрос" --max-rounds 3
+  ```
+
+- **model** – используемая модель LLM. По умолчанию `gpt-4o-mini`.  
+  Изменить можно в функции `draft_answer` и `reflect`.
+
+---
+
+## Что дальше
+
+- Добавьте более сложные критерии критика (например, оценку фактической точности).  
+- Интегрируйте с внешними инструментами для проверки фактов.  
+- Создайте веб‑интерфейс на FastAPI или Streamlit для интерактивного использования.
+
+---
+
+## Лицензия
+
+MIT License – свободно используйте и модифицируйте код под свои нужды.